Involuntary discharge from drug or alcohol treatment programs in Vancouver, Canada
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Retention in substance use treatment is essential to treatment success. While programmatic factors are known to influence retention, less is known about the role of involuntary discharges from drug or alcohol treatment programs. Therefore, we sought to identify the prevalence of and factors associated with involuntary discharge due to ongoing substance use. METHODS: Data were derived from two community-recruited prospective cohort studies of people who use drugs in Vancouver, Canada. Generalized estimating equation (GEE) analyses were used to identify variables associated with involuntary discharge from treatment programs due to ongoing substance use. RESULTS: Between June 2017 and March 2020, 1487 participants who accessed substance use treatment and completed at least one study interview were included in this study. Involuntary discharge from a treatment program due to ongoing substance use was reported by 41 (2.8%) participants throughout the study, with 23 instances reported at baseline and another 18 reported during study follow-up. In a multivariable GEE analysis, involuntary discharge was positively associated with homelessness (Adjusted Odds Ratio [AOR] = 3.22, 95% Confidence Interval [95% CI]: 1.59-6.52), daily injection drug use (AOR = 1.87, 95% CI 1.06-3.32) and recent overdose (AOR = 2.50, 95% CI 1.38-4.53), and negatively associated with age (AOR = 0.93, 95% CI 0.90-0.96). In sub-analyses, participants have most commonly been discharged from in-patient treatment centres (52.2%), recovery houses (28.3%) and detox programs (10.9%), and for using heroin (45.5%) and/or crystal methamphetamine (36.4%). CONCLUSIONS: While involuntary discharge was a relatively rare occurrence, those who were discharged due to active substance use possessed several markers of risk, including high-intensity injection drug use, homelessness, and recent non-fatal overdose. Our findings highlight the need for increased flexibility within treatment programs to account for those who re-initiate or continue to use substances during treatment.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».